DECAT - Departamento de Controle e Automação

URI permanente desta comunidadehttp://www.hml.repositorio.ufop.br/handle/123456789/490

Navegar

Agora exibindo 1 - 20 de 247

Matrix formulation of the dynamic analysis of sdof systems in the frequency domain.
(1992) Venâncio Filho, Fernando; Gouveia, Antônio Maria Claret de
In this note a matrix formulation of the frequency domain dynamic analysis of SDOF systems is presented. The number of terms in the Discrete Fourier Transforms can be arbitrarily selected and the transforms are implicitly calculated in the procedure which leads to the response in the time domain.
Frequency domain dynamic analysis of MDOF systems : nodal and modal coordinates formulations.
(1995) Venâncio Filho, Fernando; Gouveia, Antônio Maria Claret de
General formulations for the frequency domain dynamic analysis of MDOF systems are presented in nodal and modal coordinates. The definition of damping is very broad and includes non-proportional and hysteretic damping.
Modelling moisture distribution and isothermal transfer in a heterogeneous porous material.
(1995) Philippi, Paulo César; Souza, Henor Artur de
This paper presents a study of moisture retention and isothermal transfer in a cement and lime mortar. The extended range of pore sizes and the intrinsic heterogeneity of the medium do not allow the use of a single-scale percolation network for numerically describing the topology and the physical processes related to fluid retention and transfer. Three different scales are used for the numerical description of the cement and lime mortar studied in this paper. Electron scanning pictures are used for the geometrical modelling of the material in the three different scales. The heterogeneity is associ,~ed with the fissures network, represented in the first scale, where the medium was conceived as a series of cubic blocks separated by straight channels. The second and third scale are used to represent the pores in the cement and lime paste. A 3D simple cubic percolation site network is used in the third scale to model imbibition and drainage and to predict the hydraulic conductivity in terms of the moisture content. In the second scale, pores are represented as embedded bodies in a continuous medium and the hydraulic conductivity is calculated using Maxwell De Vries theory for composite media. At the first scale level, the isothermal mass diffusivity D~ is modelled by studying an invasion process of liquid water into the fissures network, simulating an actual imbibition experiment, from one extremity of a sample column. Finally, the results of the simulation are compared with experimentally obtained values of Do.
Time segmented frequency domain analysis for non linear multi degree of freedom structural systems.
(2000) Mansur, Webe João; Carrer, José Antonio Marques; Ferreira, Walnório Graça; Gouveia, Antônio Maria Claret de; Venâncio Filho, Fernando
This paper presents a new frequency-domain method to analyze physically non-linear structural systems having non-proportional damping. Single- and multi-degree-of-freedom (d.o.f.) systems subjected to time-dependent excitations are considered. A procedure to consider initial conditions, required by the methodology described, is discussed. The algorithm described here employs a time-segmented procedure in modal co-ordinates in the frequency domain; solution in each time-segment being obtained by an iterative process. The proposed methodology is validated by three examples. The procedure presented here can be employed as well to analyze structural systems with viscous and hysteretic damping or else with frequency-dependent damping properties.
Enhancing neural network based load forecasting via preprocessing.
(2001) Silva, Alexandre Pinto Alves da; Reis, Agnaldo José da Rocha; El-Sharkawi, Mohamed A.; Marks II, Robert J.
The importance of Short-Term Load Forecasting (STLF) has increased, lately. With deregulation and competition, energy price forecasting has become a big business. Load bus forecasting is essential for feeding the analytical methods used for determining energy prices. The variability and nonstationarity of loads are getting worse due to the dynamics of energy tariffs. Besides, the number of nodal loads to be predicted does not allow frequent interventions from load forecasting specialists. More autonomous load predictors are needed in the new competitive scenario. Despite the success of neural network based STLF, techniques for preprocessing the load data have been overlooked. In this paper, different techniques for preprocessing a load series have been investigated. The main goal is to induce stationarity and to emphasize the relevant features of the series in order to produce more robust load forecasters. One year of load data from a Brazilian electric utility has been used to validate the proposed
NeuroDem - a neural network based short term demand forecaster.
(2001) Silva, Alexandre Pinto Alves da; Rodrigues, Ubiratan de Paula; Reis, Agnaldo José da Rocha; Moulin, Luciano Souza
The application of Neural Network (NN) based Short-Term Load Forecasting (STLF) has developed to sophisticated practical systems over the years. However, the question of how to maximize the generalization ability of such machines, together with the choice of architecture, activation functions, training set data and size, etc. makes up a huge number of possible combinations for the final NN design, whose optimal solution has not been figured yet. This paper describes a STLF system (NeuroDem) which has been used by Brazilian electric utilities for 3 years. It uses a non-parametric model based on a linear model coupled with a polynomial network, identified by pruninglgrowing mechanisms. NeuroDem has special features of data pre-processing and confidence intervals calculations, which are also described. Results of load forecasts are presented for one year with forecasting horizons from 15 min. to 168 hours ahead.
Frequency and time domain dynamic structural analysis : convergence and causality.
(2002) Venâncio Filho, Fernando; Gouveia, Antônio Maria Claret de; Barbosa, Flávio de Souza
Matrix formulations for the dynamic analysis of SDOF systems in frequency and time domain are presented in this paper. The strict correspondence between both types of analysis are discussed. A study of the convergence of the response obtained through the frequency domain is performed. This study indicates the presence of an imaginary term in the response when the number of sampling terms in the Fourier transforms is even. A proof of the important causality property of the response is developed and an eventual source of non-causality is indicated.
Tempo de escape em edificações : os desafios do modelamento de incêndio no Brasil.
(2002) Gouveia, Antônio Maria Claret de; Etrusco, Paula
Nesse trabalho, discute-se a formulação, dada na moderna normalização baseada em desempenho, do tempo necessário para o escape em edificações. Em paralelo, demonstra-se a necessidade de desenvolver ensaios nacionais que viabilizem o modelamento de incêndios no País, o que permitirá a determinação do tempo disponível para o escape seguro nas edificações brasileiras. As conclusões mostram a necessidade de atuar nessas duas direções para assegurar níveis aceitáveis de risco de incêndio nas edificações brasileiras.
Artificial neural network-based short-term demand forecaster.
(2003) Silva, Alexandre Pinto Alves da; Rodrigues, Ubiratan de Paula; Reis, Agnaldo José da Rocha; Moulin, Luciano Souza; Nascimento, Paulo Cesar do
The importance of Short-Term Load Forecasting (STLF) has been increasing lately. With deregulation and competition, energy price forecasting has become a big business. Bus load forecasting is essential to feed analytical methods utilized for determining energy prices. The variability and non-stationarity of loads are becoming worse due to the dynamics of energy tariffs. Besides, the number of nodal loads to be predicted does not allow frequent interventions from load forecasting experts. More autonomous load predictors are needed in the new competitive scenario. The application of neural network-based STLF has developed sophisticated practical systems over the years. However, the question of how to maximize the generalization ability of such machines, together with the choice of architecture, activation functions, training set data and size, etc. makes up a huge number of possible combinations for the final Neural Network (NN) design, whose optimal solution has not been figured yet. This paper describes a STLF system which uses a non-parametric model based on a linear model coupled with a polynomial network, identified by pruning/growing mechanisms. The load forecaster has special features of data preprocessing and confidence intervals calculations, which are also described. Results of load forecasts are presented for one year with forecasting horizons from 15 min. to 168 hours ahead
Curva de resistência ao fogo de projeto para pilares de aço birrotulados e sem proteção.
(2003) Gouveia, Antônio Maria Claret de; Carvalho, Welber Magalhães
Neste trabalho, conceitua-se a curva de resistência ao fogo de projeto de um dado pilar de aço como meio alternativo para a elaboração de projetos estruturais em situação de incêndio via Método dos Elementos Finitos. A metodologia empregada na elaboração da curva de resistência ao fogo de projeto é discutida. O caso de determinação da curva para um pilar dado é descrito como ilustração da metodologia proposta.
A hierarchical hybrid neural model in short-termload forecasting.
(2004) Carpinteiro, Otávio Augusto Salgado; Reis, Agnaldo José da Rocha; Quintanilha Filho, Paulo Sergio
This paper proposes a novel neural model to the problem of short-term load forecasting. The neural model is made up o f two self-organizing map nets one on top of the other |,and a single-layer perceptron. It has application into domains in which the context information given by former events plays aprimary role. The model was trained and assessed onload data extracted from a Brazilian electric utility. It was required to predict once every hour the electric load during the next six hours. The paper presents the results, and evaluates them.
A hierarchical self-organizing map model in short-termload forecasting.
(2004) Carpinteiro, Otávio Augusto Salgado; Reis, Agnaldo José da Rocha
This paper proposes a novel neural model to the problem of short-term load forecasting. The neural model is made up of two self-organizing map nets|one on top of the other. It has been successfully applied to domains in which the context information given by former events plays a primary role. The model was trained and assessed on load data extracted from a Brazilian electric utility. It was required to predict once every hour the electric load during the next 24 hours. The paper presents the results, and evaluates them
A hierarchical neural model in short-term load forecasting.
(2004) Carpinteiro, Otávio Augusto Salgado; Reis, Agnaldo José da Rocha; Silva, Alexandre Pinto Alves da
This paper proposes a novel neural model to the problem of short-term load forecasting (STLF). The neural model is made up of two self-organizing map (SOM) nets—one on top of the other. It has been successfully applied to domains in which the context information given by former events plays a primary role. The model was trained on load data extracted from a Brazilian electric utility, and compared to a multilayer perceptron (MLP) load forecaster. It was required to predict once every hour the electric load during the next 24 h. The paper presents the results, the conclusions, and points out some directions for future work.
Aplicação da transformada wavelet discreta na previsão de carga a curto prazo via redes neurais.
(2004) Reis, Agnaldo José da Rocha; Silva, Alexandre Pinto Alves da
The importance of short-termload forecasting has been in-creasing lately. With deregulation and competition, energy price forecasting has become a big business. Bus-loadfore-castingis essential to feed analytical methods utilized for de- termining energy prices. The variability and non-stationarity of loads are be coming worse due to the dynamics of energy prices. Besides, the number of nodal loads to be predicted does notal low frequent interventions from load forecasting experts. More autonomous load predictors are needed in the new competitive scenario. This paper proposes novel wavelet transform-based technique for short-term load fore-casting via neural networks. Its main goal is to develop more robust load forecasters. Two whole years of load data from a North-American electric utility has been used in order to test The proposed methodology
Análise de risco de incêndio em cidades históricas brasileiras : a metodologia aplicada à cidade de Ouro Preto.
(2005) Araújo, Silvia Maria Soares de; Souza, Vicente Custódio Moreira de; Gouveia, Antônio Maria Claret de
O artigo aborda as questões de preservação e conservação de cidades históricas tombadas sob a ótica da proteção contra incêndio. A análise de Risco Global de Incêndio baseada no Método de Gretener, cuja adaptação para cidades históricas foi realizada por Antônio Maria Claret de Gouvêia, foi aplicada na primeira etapa do diagnóstico de Risco de Incêndio para a cidade de Ouro Preto, onde o levantamento concentrou-se na rua São José, com edificações em sua maioria de uso comercial. A segunda etapa, agora realizada, concentrou-se no bairro Antônio Dias, tipicamente residencial, completando-se assim o diagnóstico de Risco de Incêndio para a cidade de Ouro Preto, sendo composto tanto pelos fatores de risco das edificações como pelas medidas de segurança que existem e as que são propostas a fim de se reduzir o Risco Global de Incêndio.
Desenvolvimento de ferramenta computacional para auxílio ao projeto de gemas lapidadas.
(2005) Martins Filho, Luiz de Siqueira; Mol, Adriano Aguiar; Rocha, Ronilson
Dados climáticos para avaliação de desempenho térmico de edificações.
(2005) Siqueira, Tulio Cesar Pessotto Alves; Akutsu, Maria; Lopes, Jarbas Ibraim Esperidião; Souza, Henor Artur de
O desempenho térmico de edificações é um fator importante em habitações, notadamente naquelas destinadas a pessoas de baixa renda. Uma edificação projetada para o clima no qual está inserida torna-se confortável, além de economizar energia. A avaliação do desempenho térmico de uma edificação engloba a resposta global do projeto arquitetônico proposto em relação às trocas térmicas entre o ambiente construído e o ambiente externo, onde a caracterização das condições climáticas locais é uma das etapas mais importantes. As condições de exposição da edificação ao clima são caracterizadas pelos valores locais horários da radiação solar, da temperatura e umidade relativa do ar e também pela velocidade predominante do vento. Nos métodos de avaliação do desempenho térmico, os dados climáticos são caracterizados pelos dias típicos de projeto, para os períodos de inverno e verão. Esses dias são determinados em função de sua freqüência de ocorrência e representam níveis de exigência na avaliação. Nesse trabalho, apresenta-se uma metodologia para se estimarem os dias típicos de projeto, por meio do tratamento estatístico dos dados climáticos.
A SOM-based hierarchical model to short-term load forecasting
(2005) Carpinteiro, Otávio Augusto Salgado; Reis, Agnaldo José da Rocha
Avaliação da transmissão de dados de temperatura no Sistema 1-wire.
(2005) Steidle Neto, Antônio José; Baêta, Fernando da Costa; Martins, José Helvecio; Zolnier, Sérgio; Monteiro, Paulo Marcos de Barros
A necessidade de sistemas de monitoramento automático versáteis e de baixo custo que possam auxiliar o produtor agrícola na otimização dos processos produtivos, é evidente. Este trabalho foi realizado com o objetivo de pesquisar as limitações e as potencialidades de aplicação do sistema 1-wireTM na transmissão de dados de temperatura em instalações agrícolas. O sistema 1-wireTM é uma rede de transmissão de dados que possibilita a comunicação digital entre um computador e dispositivos da série 1-wireTM, tais como os sensores de temperatura DS1820. A transmissão de dados de temperatura nesse sistema foi avaliada em função do tipo dos condutores e do número de sensores DS1820. Com base nos resultados, concluiu-se que o aumento do número de sensores de temperatura DS1820 no sistema 1-wireTM incrementa a carga capacitiva de maneira distinta para cada um dos tipos de condutores estudados, podendo causar interrupções na transmissão de dados.
Sistemas de estacionamento vertical modulado em estrutura metálica.
(2006) Rezende, Ezequiel Mendonça; Gouveia, Antônio Maria Claret de
Um dos maiores problemas das grandes cidades está relacionado ao envelhecimento dos centros urbanos associado à falência de toda a estrutura viária para receber um sistema de trânsito cada vez mais conturbado. Em função de toda essa situação, vêm sendo implementadas políticas públicas no sentido de revitalizar os centros urbanos. Concomitantemente, vem ocorrendo uma procura de melhoria nos transportes coletivos. Assim, espera-se resolver parte desse quadro de problemas, o qual vem sendo intensificado com a questão da falta de vagas para o estacionamento de veículos nos referidos centros urbanos. Surge, dessa forma, um novo enfoque para a questão dos estacionamentos, sendo, então, criadas novas propostas para a solução de tal problema. Para a criação de novos espaços de estacionamento nessas regiões centrais, é necessário buscar soluções criativas que adotem um aumento da densidade de armazenamento de veículos em determinados locais. Uma das possibilidades é a implantação de edifícios modulados em estrutura metálica, totalmente automatizados, que consistem, praticamente, em simples estruturas, sem a necessidade do uso de lajes para pisos, ou mesmo, de elementos de fechamentos. Como exemplo desses edifícios modulados, podemos citar os galpões de armazenamento de grandes atacadistas existentes no Brasil. Esses edifícios, por suas próprias características, não permitem o acesso do usuário ao seu interior, já que os veículos são conduzidos por equipamentos totalmente robotizados.